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地统计中局部多项式插值中的核函数kernel functions起什么作用?
在地统计中发现局部多项式插值中有核函数,其它教材中没见过这方面的介绍,它具体是起什么作用,或者有什么资料可供参考?
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刘峥
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ArcGIS多面手
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【解决办法】:
kernel function核函数是平滑处理的一种算法,使得插值结果中局部变化很大、不稳定的部分更加平稳。arcgis中六种核函数的具体公式可以在帮助文档中找到:
http://resources.arcgis.com/zh ... 0000/
另外根据局部多项式工具的帮助文档(
http://resources.arcgis.com/en ... 0000/
),在使用该工具时,如果数据规则分布,那么从理论角度来看,最适用于零阶、一阶和二阶多项式的分别为常数核、Epanechnikov 核和四次核。如果数据不规则分布,则应根据验证和交叉验证诊断以及空间条件数值来选择最佳核。在含障碍的核插值法中提到的核平滑是 LPI (Local Polynominal Interpolation)的一个变型。通过使用类似于岭回归的一种方法对这些结果中的局部不稳定性进行校正。经过校正后的预测值存在微小偏差,但在大多数实际情况中,该偏差并不足以对根据预测做出的决定造成影响。
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刘峥
ArcGIS多面手
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2016-08-04 00:00
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刘峥 - ArcGIS多面手
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kernel function核函数是平滑处理的一种算法,使得插值结果中局部变化很大、不稳定的部分更加平稳。arcgis中六种核函数的具体公式可以在帮助文档中找到: http://resources.arcgis.com/zh ... 0000/
另外根据局部多项式工具的帮助文档(http://resources.arcgis.com/en ... 0000/),在使用该工具时,如果数据规则分布,那么从理论角度来看,最适用于零阶、一阶和二阶多项式的分别为常数核、Epanechnikov 核和四次核。如果数据不规则分布,则应根据验证和交叉验证诊断以及空间条件数值来选择最佳核。在含障碍的核插值法中提到的核平滑是 LPI (Local Polynominal Interpolation)的一个变型。通过使用类似于岭回归的一种方法对这些结果中的局部不稳定性进行校正。经过校正后的预测值存在微小偏差,但在大多数实际情况中,该偏差并不足以对根据预测做出的决定造成影响。
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